核心观点:
多因子模型问世以来,已经在 A 股市场得到广泛应用。在模型的因子 选取上,较为主流的因子可总结为规模因子、估值因子、基本面因子、 技术面因子等几大类。其中基本面因子可分为盈利因子、成长因子、 质量等因子等几小类。技术面因子可分为动量因子、换手率因子、波 动率因子等等。近几年,随着模型的广泛使用,各因子的收益率均有 所缩小。其中又以技术面因子回撤较为明显,各类技术面因子都出现 了不同程度的失效。
本篇报告中,我们结合 World Quant 2015 年发表的论文 101 Formulaic Alphas,对论文中提到 101 个技术面因子进行了初步回测 与调整。
通过统计回测,我们发现,大部分的 Alpha 101 统计上均较为显著。 有一些因子在回测时中间值表现明显好于两端,鉴于出现此类现象的 因子较多,我们针对全体因子做了关于中位数的调整,经过调整后, 很多因子的表现大大提升,甚至超过了大部分原始因子。在回测中, 我们发现,很多历史上表现非常好的因子在 2020 年却出现了明显的 失效,于是,我们又筛选出两个过去表现一般,近期表现较为亮眼的 因子,作为观察备选。
最后,我们筛选出 10 个备选因子,与现有的因子体系进行融合。
风险提示:随着市场环境变化,模型存在失效风险。
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